Розробка та дослідження методів адаптивного ущільнення даних на основі лінійної форми Фібоначчі

Abstract

Принципово новий підхід стиснення даних, який заснований на оптимізації властивостей чисел Фібоначчі полягає в тому, що цифри, розглядаються як позитивні цілі числа і представленого лінійної форми Фібоначчі, був досліджений. Обстежено Формування особливості моделі чисельного джерела даних. Досліджено вплив довжини блоків даних стисненого файлу за ступенем стиснення. Зміна кількості байтів в блоці забезпечує формування різних моделей джерел даних. Можливість зміни моделі джерела даних дозволяє вибрати модель, яка забезпечує найбільший ступінь стиснення для даного правила кодування. Аналіз отриманих результатів показав, що вплив довжини блоку даних за ступенем стиснення різна для різних типів файлів. Для деяких типів, найбільший коефіцієнт стиснення досягається, коли довжина блоку дорівнює 100 байт, а співвідношення зменшується зі збільшенням довжини. Для інших типів файлів, вплив довжини блоку даних має "хвиля" зразок (відношення багаторазово збільшується і зменшується зі збільшенням довжини), а також для деяких типів файлів, залежність перетворених даних від вихідної моделі даних, що використовуються незначна. Низькі коефіцієнти стиснення і без стиснення для деяких типів файлів викликані тим, що моделювання даних використовується не забезпечує формування чисел, компактно представлених лінійної форми Фібоначчі. Для усунення цього недоліку, були запропоновані і досліджені два адаптивні методи стиснення даних, на основі лінійної форми Фібоначчі, які пов'язані з використанням набору численних моделей вихідних даних. Ці моделі засновані на максимальному значенні числових еквівалентів ASCII кодів байтів, які складають блок. Адаптація підвищує ступінь стиснення у порівнянні з неадаптивность методу стиснення на основі лінійної форми Фібоначчі.

A fundamentally new data compression approach, which is based on the optimizing properties of Fibonacci numbers lies in the fact that the figures are considered as positive whole numbers and presented by a linear Fibonacci form, was investigated. Formation features of the numerical data source model were examined. The effect of the length of data blocks of the compressed file on the compression ratio was studied. Changing the number of bytes in the block provides the formation of different data source models. Ability to change the data source model allows to choose a model that provides the greatest compression ratio for a given encoding rule. Analysis of the results has shown that the effect of the data block length on the compression ratio is different for different file types. For some types, the greatest compression ratio is achieved when the block length is 100 bytes, and the ratio decreases with the increased length. For other file types, the effect of the data block length has a "wave" pattern (the ratio repeatedly increases and decreases with the increased length), and for certain types of files, the dependence of the transformed data on the data source model used is negligible. Low compression ratios and no compression for certain file types are caused by the fact that the data modeling used does not ensure the formation of numbers that are compactly presented by the linear Fibonacci form. To eliminate this shortcoming, two adaptive data compression methods, based on the linear Fibonacci form, which involve using a set of numerical data source models were proposed and investigated. These models are based on the maximum value of the numerical equivalents of the ASCII codes of bytes that make up the block. Adaptation enhances the compression ratio compared to non-adaptive compression method based on the linear Fibonacci form.

Рассмотрены особенности формирования числовой модели источника данных. Исследовано влияние на коэффициент сжатия длины блоков данных, на которые разбивается сжимаемый файл. Предложено и исследовано два метода адаптивного сжатия данных на основе линейной формы Фибоначчи, предусматривающие использование набора числовых моделей источника данных